＜＜ 前回のnoteはこちら

しゅん＠Trade Techです。

ここまではプログラミング学習や
Pythonで可能になることなど
概念的な話を多くしてきましたが・・

じゃあ実際にPythonを学んでいくうえで
何から始めたらよいのか？という話もしてみます。

プログラミング学習というと
まずは文法や基礎から１つ１つ
積み上げて学んでいくのが一般的ですが、

このメルマガは
株式投資に興味のある方向けですし
職業（プロ）としてのプログラマーを
目指している方は多くないと思いますので、

株式投資で役に立つ
Pythonスキルを短期間で学びたい

ということに特化して
お話ししてみたいと思います。

・・まず最初に、
スキルというものは
大きく分けて２つあります。

(1) 誰でも共通で覚えるべきこと
(2) 目的によっては必要になること

算数/数学なんかと一緒で、

足し算や引き算は
誰でも覚えておいた方が良いけれど・・

微分積分やら虚数やらベクトルやらは、
必ずしも必要ではありませんよね。
（覚えておくに越したことはありませんが）

それと同じで、

(1) 株式投資でPythonを使うなら絶対知っておきたいこと
(2) 目的に応じて覚えておきたいこと

の２つが存在します。

(2) については、
例えば本メルマガでもご紹介した
「kabu STATION API」の利用がその１つです。

kabu STATION APIは
APIというものを通して
データのやりとりを行なうのですが、

URLリクエストやトークン発行など
Webプログラミングで使われるような
仕組みの理解やコードの書き方が
必要になることが多いです。

ただ、kabu STATION APIは
リアルタイムデータ取得や
発注処理がやってみたい人に必要なので、

とりあえずは株価データの
分析やバックテストだけできればよい、
という方は覚えなくてもOKです。

・・一方で
(1)のようにPython使うなら
絶対覚えておきたいスキルも存在します。

その中でも一番覚えるべきなのが、

Pandas（パンダス）

です。

Pandasというのは
Pythonで効率的にデータを
取り扱えるようになるライブラリです。

ライブラリというのは、
Pythonでよく使う様々な処理を
誰でも汎用的に使えるようにまとめられたもの。

本メルマガでも
「TA-Lib」「Backtesting.py」などの
ライブラリを紹介しましたね。

TA-Libライブラリ
https://www.youtube.com/watch?v=nKlnhBhyuqU

Backtesting.pyライブラリ
https://www.youtube.com/watch?v=gpa1IJP3nrE

これらは
用途が限定されたライブラリですが、
Pandasはもっと幅広い用途で使えるライブラリです。

機械学習やディープラーニングなどでも
よく使われるライブラリなので、

Pandasを１つ覚えるだけで
株価データ分析以外にも
色々遊べるようになります。

学習コスパ、抜群。

僕が今制作中のPython講座も、

「まずはPandasでデータを扱えること」

をテーマに作っています。

Pandasをマスターするだけでも
結構色んなことが出来るようになります！

・前日からの値上がり率を計算する
・日足データを週足データに変換する
・自分でテクニカル指標を計算する
・当日の独自ランキング情報データを作成する
・テクニカル指標のサイン発生を検出する
・サイン発生を元にトレード結果データを計算してデータ化する

次回は、実際のPythonコードを交えて
どんなことがどんな風に簡単にできるのか？

ご紹介したいと思います。

お楽しみに！

しゅん＠Trade Tech

【ブログ】 https://tradetech.online/
【Twitter】 https://twitter.com/eltraders
【Youtubeチャンネル】 https//www.youtube.com/channel/UCRq7nwlHqNepd-LDkurrEdQom

＜更新通知をメールで受け取りたい方はこちら＞
無料メルマガ「トレードテック・オンライン通信」登録フォーム
https://mailchi.mp/trade-tech/lubw5jj4fc

＜更新通知をnoteで受け取りたい方はこちら＞
https://note.com/tradetech/m/m5b47d6bf400c

※公開している銘柄および検証結果については、銘柄の推奨や売買指示などを行なったり、効果を保証するものではありません。実際の投資判断は各自の自己責任でよろしくお願いいたします。